公开(公告)号：CN116580238A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310556396.7

申请日：2023-05-17

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 刘凯琪 ,  董娇 ,  韩嘉威 ,  李伟

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的栅格化点云像素级分类方法及系统，包括将二维光栅数据切分成不同大小的块，找出最佳初始感受野作为数据输入，并通过采用第一模型作为主干网络的网络模型对切分后的LIDAR二维光栅数据特征进行提取，对模型进行训练；通过信息细化块选择主干网络提取的信息特征，将不同层次特征图进行交叉融合，扩大浅层特征图的感受野；聚合邻域内相关点的特征，强化各个像素点的隐空间特征表示，进而提高了LIDAR数据的分类精度。本发明通过迁移学习对模型参数进行初始化训练，引入信息细化和交叉融合模块来选择主干网络提取的信息特征，并利用对象上下文表示完成特征加强，最终提高了栅格化后激光雷达数据的分类效果。